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Enregistrement W6999370417

Consommation de médicaments et de vitamines pendant la grossesse dans la région de Québec

2019· other· fr· W6999370417 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2019
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerm pregnancyVitamin deficiencyMedical screening
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude a pour objectif de déterminer la fréquence de la prise de vitamines et de médicaments au cours de la grossesse selon l'indication, la période de la grossesse et certaines caractéristiques maternelles. L'étude porte sur les femmes ayant accouché dans 10 Centres hospitaliers de la région de Québec sur une période de trois mois en 1980. Les données ont été recueillies à l'aide d'un questionnaire anonyme rempli par les mères à l'hôpital dans les jours suivant l'accouchement. Parmi les 3360 femmes éligibles, 2418 (72,0%) ont répondu au questionnaire. Au total, 70,3% des mères ont déclaré avoir pris au moins un médicament au cours de leur grossesse. Parmi ces femmes, 81,1% ont pris des médicaments suite à une ordonnance médicale. Les indications ayant entraîné le plus souvent la prise de médicaments sont, au premier trimestre, les nausées ou les vomissements, et après le premier trimestre, le rhume ou la grippe. La proportion des mères qui ont pris des médicaments diminue lorsque le niveau de scolarité augmente. Elle est légèrement plus élevée chez les multipares et chez les mères âgées de 30 à 34 ans. Elle ne varie pas avec l'habitude de fumer ni avec le fait d'avoir suivi ou non des cours d'éducation prénatale. Au cours de leur grossesse, 79,4% des mères ont pris des vitamines. La proportion des mères ayant pris des vitamines augmente avec le nombre d'années de scolarité. Cette proportion est plus élevée parmi les femmes âgées de moins de 20 ans, les primipares, celles qui n'ont pas fumé pendant leur grossesse et celles qui ont suivi des cours d'éducation prénatale.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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